『语音信号处理』语音库 librosa 学习_librosa.display.specshow

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前言

安装 librosa

sudo apt-get install libsndfile1
pip install librosa
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音频读取

示例：

data, sr = librosa.load(path, sr=22050, mono=Ture, offset=0.0, duration=None)
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参数值：

• mono ：bool，是否将信号转换为单声道
• offset ：float，在此时间之后开始阅读（以秒为单位）
• duration：float，持续时间，仅加载这么多的音频（以秒为单位）

返回值：

• data ： 振幅矩阵，len(data) 为其采样个数;
• sr ： 采样率，记录声音文件时的采样频率，如果需要读取原始采样率，需要设定参数 sr=None

重采样

orig_sr = librosa.get_samplerate(path) 	# 读取采样率
y_hat = librosa.resample(y, orig_sr, target_sr, fix=True, scale=False) 
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重新采样从 orig_sr 到 target_sr 的时间序列

参数：

• y ：音频时间序列。可以是单声道或立体声。
• orig_sr ：y的原始采样率
• target_sr ：目标采样率
• fix：bool，调整重采样信号的长度，使其大小恰好为 $\frac{len(y)}{orig\_sr}\ast target\_sr=t\ast target\_sr$
• scale：bool，缩放重新采样的信号，以使 y 和 y_hat 具有大约相等的总能量。

返回值：

• y_hat ：重采样之后的音频数组

读取时长

t = librosa.get_duration(y=None, sr=22050, S=None, n_fft=2048, hop_length=512, center=True, filename=None)
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计算时间序列的的 持续时间（以秒为单位）

参数：

• y ：音频时间序列
• sr ：音频采样率
• S ：STFT矩阵或任何STFT衍生的矩阵（例如，色谱图或梅尔频谱图）。根据频谱图输入计算的持续时间仅在达到帧分辨率之前才是准确的。如果需要高精度，则最好直接使用音频时间序列。
• n_fft ：S 的 FFT 窗口大小
• hop_length ：S列之间的音频样本数
• center ：bool
  • 如果为True，则 S [:, t] 的中心为 y [t * hop_length]
  • 如果为False，则 S [:, t] 从 y[t * hop_length] 开始
• filename ：如果提供，则所有其他参数都将被忽略，并且持续时间是直接从音频文件中计算得出的。

返回：

• t ：持续时间（以秒为单位）

写音频

librosa.output.write_wav(path, y, sr, norm=False)
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将时间序列输出为 .wav 文件

参数：

• path：保存输出 wav 文件的路径
• y ：音频时间序列。
• sr ：y 的采样率
• norm：bool，是否启用幅度归一化。将数据缩放到 [-1，+1] 范围。

过零率

y, sr = librosa.load(librosa.util.example_audio_file())
print(librosa.feature.zero_crossing_rate(y))
# array([[ 0.134,  0.139, ...,  0.387,  0.322]])
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计算音频时间序列的过零率。

参数：

• y ：音频时间序列
• frame_length ：帧长
• hop_length ：帧移
• center：bool，如果为True，则通过填充 y 的边缘来使帧居中。

返回：

• zcr：zcr[0，i] 是第 i 帧中的过零率

波形图

librosa.display.waveplot(y, sr=22050, x_axis='time', offset=0.0, ax=None)
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绘制波形的幅度包络线

参数：

• y ：音频时间序列
• sr ：y 的采样率
• x_axis ：str {‘time’，‘off’，‘none’} 或 None，如果为“时间”，则在 x 轴上给定时间刻度线。
• offset：水平偏移（以秒为单位）开始波形图

# 示例
import librosa.display
import matplotlib.pyplot as plt

y, sr = librosa.load(librosa.util.example_audio_file(), duration=10)
librosa.display.waveplot(y, sr=sr)
plt.show()
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短时傅里叶变换

librosa.stft(y, n_fft=2048, hop_length=None, win_length=None, window='hann', center=True, pad_mode='reflect')
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短时傅立叶变换（STFT），返回一个复数矩阵使得 D(f, t)

• 复数的实部：np.abs(D(f, t)) 频率的振幅
• 复数的虚部：np.angle(D(f, t)) 频率的相位

参数：

• y：音频时间序列
• n_fft：FFT窗口大小，n_fft = hop_length + overlapping
• hop_length：帧移，如果未指定，则默认 win_length / 4。
• win_length：每一帧音频都由 window() 加窗。窗长 win_length，然后用零填充以匹配 N_FFT。
  默认 win_length=n_fft。
• window：字符串，元组，数字，函数 shape =（n_fft, )
  • 窗口（字符串，元组或数字）；
  • 窗函数，例如 scipy.signal.hanning
  • 长度为 n_fft 的向量或数组
• center：bool
  • 如果为True，则填充信号y，以使帧 D [:, t] 以 y [t * hop_length] 为中心。
  • 如果为False，则 D [:, t] 从 y [t * hop_length] 开始
• dtype：D的复数值类型。默认值为 64-bit complex 复数
• pad_mode：如果 center = True，则在信号的边缘使用填充模式。默认情况下，STFT使用 reflection padding。

返回：

• STFT矩阵，shape =（1 + $\frac{n_{fft}}{2}$，t）

短时傅里叶逆变换

librosa.istft(stft_matrix, hop_length=None, win_length=None, window='hann', center=True, length=None)
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短时傅立叶逆变换（ISTFT），将复数值 D(f, t) 频谱矩阵转换为时间序列y，窗函数、帧移等参数应与stft相同

参数：

• stft_matrix ：经过STFT之后的矩阵
• hop_length ：帧移，默认为 $\frac{wi{n}_{length}}{4}$
• win_length ：窗长，默认为 n_fft
• window：字符串，元组，数字，函数或 shape = (n_fft, )
  • 窗口（字符串，元组或数字）
  • 窗函数，例如scipy.signal.hanning
  • 长度为 n_fft 的向量或数组
• center：bool
  • 如果为 True，则假定D具有居中的帧
  • 如果为 False，则假定D具有左对齐的帧
• length：如果提供，则输出y为零填充或剪裁为精确长度音频

返回：

• y ：时域信号

幅度转dB

librosa.amplitude_to_db(S, ref=1.0)
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将幅度频谱转换为dB标度频谱。也就是对 S 取对数。
与这个函数相反的是 librosa.db_to_amplitude(S)

参数：

• S ：输入幅度
• ref ：参考值，振幅 abs（S）相对于 ref 进行缩放，$20\ast lo{g}_{10}(\frac{S}{ref})$

返回：

• dB为单位的S

功率转dB

librosa.core.power_to_db(S, ref=1.0)
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将功率谱（幅度平方）转换为分贝（dB）单位。
与这个函数相反的是 librosa.db_to_power(S)

参数：

• S ：输入幅度
• ref ：参考值，振幅 abs（S）相对于 ref 进行缩放，$10\ast lo{g}_{10}(\frac{S}{ref})$

返回：

• dB为单位的S

频谱图

librosa.display.specshow(data, x_axis=None, y_axis=None, sr=22050, hop_length=512)
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参数：

• data：要显示的矩阵
• sr ：采样率
• hop_length ：帧移
• x_axis 、y_axis ：x和y轴的范围
• 频率类型
  • ‘linear’，‘fft’，‘hz’：频率范围由 FFT 窗口和采样率确定
  • ‘log’：频谱以对数刻度显示
  • ‘mel’：频率由mel标度决定
• 时间类型
  • time：标记以毫秒，秒，分钟或小时显示。值以秒为单位绘制。
  • s：标记显示为秒。
  • ms：标记以毫秒为单位显示。
• 所有频率类型均以Hz为单位绘制

示例：

import librosa.display
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

y, sr = librosa.load(librosa.util.example_audio_file())
plt.figure()

D = librosa.amplitude_to_db(np.abs(librosa.stft(y)), ref=np.max)	# 将振幅谱图转换为 db_scale 谱图
plt.subplot(2, 1, 1)
librosa.display.specshow(D, y_axis='linear')
plt.colorbar(format='%+2.0f dB')
plt.title('线性频率功率谱')

plt.subplot(2, 1, 2)
librosa.display.specshow(D, y_axis='log')
plt.colorbar(format='%+2.0f dB')
plt.title('对数频率功率谱')
plt.show()
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Mel滤波器组

librosa.filters.mel(sr, n_fft, n_mels=128, fmin=0.0, fmax=None, htk=False, norm=1)
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创建一个滤波器组矩阵以将 FFT 合并成 Mel 频率

参数：

• sr ：输入信号的采样率
• n_fft ：FFT组件数
• n_mels ：产生的梅尔带数
• fmin ：最低频率（Hz）
• fmax：最高频率（以Hz为单位）。如果为 None，则使用 fmax = sr / 2.0
• norm：{None，1，np.inf} [标量]
  • 如果为1，则将三角 mel 权重除以mel带的宽度（区域归一化）。
  • 否则，保留所有三角形的峰值为1.0

返回： Mel变换矩阵

melfb = librosa.filters.mel(22050, 2048)
# array([[ 0.   ,  0.016, ...,  0.   ,  0.   ],
#        [ 0.   ,  0.   , ...,  0.   ,  0.   ],
#        ...,
#        [ 0.   ,  0.   , ...,  0.   ,  0.   ],
#        [ 0.   ,  0.   , ...,  0.   ,  0.   ]])
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure()
librosa.display.specshow(melfb, x_axis='linear')
plt.ylabel('Mel filter')
plt.title('Mel filter bank')
plt.colorbar()
plt.tight_layout()
plt.show()
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梅尔频谱

librosa.feature.melspectrogram(audio, sr=40000, n_fft=1480, hop_length=150, n_mels=256)
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提供了时间序列 audio，sr，首先计算其幅值频谱S，然后通过 mel_f.dot（S ** power）将其映射到 mel scale上 。
默认情况下，power=2 在功率谱上运行。

参数：

• n_mels : 梅尔滤波器的数目
• sr : 采样率
• n_fft : 窗口大小
• power : 幅度谱的指数。例如1代表能量，2代表功率，等等
• hop_length : 帧移
• win_length : 窗口的长度为 win_length，默认win_length = n_fft
• fmax ：最高频率

示例：

import librosa.display
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

y, sr = librosa.load(librosa.util.example_audio_file())

# 方法一：使用时间序列求Mel频谱
print(librosa.feature.melspectrogram(y=y, sr=sr))
# array([[  2.891e-07,   2.548e-03, ...,   8.116e-09,   5.633e-09],
#        [  1.986e-07,   1.162e-02, ...,   9.332e-08,   6.716e-09],
#        ...,
#        [  3.668e-09,   2.029e-08, ...,   3.208e-09,   2.864e-09],
#        [  2.561e-10,   2.096e-09, ...,   7.543e-10,   6.101e-10]])

# 方法二：使用stft频谱求Mel频谱
D = np.abs(librosa.stft(y)) ** 2  			# stft频谱
S = librosa.feature.melspectrogram(S=D)  	# 使用stft频谱求Mel频谱

plt.figure(figsize=(10, 4))
librosa.display.specshow(librosa.power_to_db(S, ref=np.max), 
						 y_axis='mel', fmax=8000, x_axis='time')
plt.colorbar(format='%+2.0f dB')
plt.title('Mel spectrogram')
plt.tight_layout()
plt.show()
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提取MFCC系数

MFCC 特征是一种在自动语音识别和说话人识别中广泛使用的特征。关于MFCC特征的详细信息，有兴趣的可以参考博客http:// blog.csdn.net/zzc15806/article/details/79246716。在librosa中，提取MFCC特征只需要一个函数：

librosa.feature.mfcc(y=None, sr=22050, S=None, n_mfcc=20, dct_type=2, norm='ortho', **kwargs)
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参数：

• y：音频数据
• sr：采样率
• S：np.ndarray，对数功能梅尔谱图
• n_mfcc：int>0，要返回的MFCC数量
• dct_type：None, or {1, 2, 3} 离散余弦变换（DCT）类型。默认情况下，使用DCT类型2。
• norm： None or ‘ortho’ 规范。
  • 如果 dct_type 为 2 或 3，则设置 norm =‘ortho’ 使用正交 DCT 基础。
  • 标准化不支持 dct_type = 1。

返回：

• M： MFCC序列

import librosa

y, sr = librosa.load('./train_nb.wav', sr=16000)
# 提取 MFCC feature
mfccs = librosa.feature.mfcc(y=y, sr=sr, n_mfcc=40)

print(mfccs.shape)        # (40, 65)
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